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基本粒子群代码matlab 布莱克-斯科尔斯 该存储库包括具有最佳拓扑的全连接单层前馈神经网络的实现。 通过修改用于基本粒子群优化的 Yarpiz 代码，通过 Matlab 对实现进行编码。 特别感谢作为开发人员的 S. Mostapha Kalami Heris ()。 为了获得最佳网络拓扑，由 Ruben Martinez-Cantin [Martinez-Cantin, R., (2014) 开发的 BayesOpt 工具。 . Journal of Machine Learning Research , 15 (115), 3915--3919] 已被使用。 版权所有 (c) 2020，Korhan Gunel、Saadet Eskiizmirliler、Refet Polat 版权所有。 开发人员：Korhan Gunel（Adnan Menderes 大学，数学系） 联系方式： 该研究已被Computatitonal Economics (SCIE, 1.317 IF) 接受发表，首先在线发表。 您可以通过 Springer Nature SharedIt 从链接访问：rd

为求解违约时间为无穷大时美式期权的执行价格.结合期权执行时间服从布朗运动的特点,对期权执行时间进行了鞅分析,并求出停时价格为确定值时的概率,通过鞅方法对B-S微分方程求解,得出基于鞅的期权价格;通过期权定价的随机波动的概率密度分布,依个人情况选择在可承受范围内的最大值(看涨)和最小值(看跌),当最大、最小值确定时,将欧式期权的价格与可承受风险综合考虑,得出美式期权的预测价格.对风险系数偏爱不同的投资者有直接的参考作用.

布莱克-斯科尔斯的看涨期权 使用BLack-Scholes方程为看跌期权/看涨期权定价

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富铁 R中的金融工程职能 内容 Black-Scholes期权定价模型：价格和隐含波动率 Bachelier期权定价模型：价格和隐含波动率 安装 在运行中安装devtools软件包 library( devtools ) devtools :: install_github( " PyFE/FE-R " , subdir = " pkg " )

资源来自pypi官网，解压后可用。 资源全名：black_macchiato-1.2.0-py3-none-any.whl

BlackF407--Micropython移植 -- 源文件及编译好的烧录文件,同时支持Flash启动,及内存启动

BSM模型 这个简单的Python包使用Black-Scholes-Merton（BSM）模型来计算选项的一些基本统计信息。 它可以用来估计隐含波动率，希腊货币（delta，gemma，theta，vega，rho）和期权的价格。 安装 pip install bsm-model 进口 from bsm_model import BSM 创建一个选项 我们可以创建BSM类的实例： random_option = BSM(S, K, r, T, P, option_type) 可用的参数包括 S是标的资产的价格。 K是行使价。 r是无风险利率。 T是直到到期的天数。 Calculation_date是您希望计算表示的日期。 您不能与T同时使用。 expiration_date是选项的到期日期。 您不能与T同时使用。 P是期权的价格。 q是连续股息收益率。 optio

一款由C#编写的纸牌类小游戏Black Jack源码 VS2010以上编译运行